#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @FileName  :multiprocessing.py
# @Time      :2021/5/17 8:15
# @Author    :Letquit
"""
文件说明：多进程
Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。
普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，
因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子进程），然后，分别在父进程和子进程内返回。
子进程永远返回0，而父进程返回子进程的ID。
这样做的理由是，一个父进程可以fork出很多子进程，
所以，父进程要记下每个子进程的ID，而子进程只需要调用getppid()就可以拿到父进程的ID。
"""
# Python的os模块封装了常见的系统调用，其中就包括fork，可以在Python程序中轻松创建子进程
# import os
#
# print('Process (%s) start...' % os.getpid())
# Only works on Unix/Linux/Mac:
# pid = os.fork()
# if pid == 0:
#     print('I am child process (%s) and my parent is %s.' % (os.getpid(), os.getppid()))
# else:
#     print('I (%s) just created a child process (%s).' % (os.getpid(), pid))
# 由于Windows没有fork调用，上面的代码在Windows上无法运行
# 有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，
# 常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。
# 有了fork调用，一个进程在接到新任务时就可以复制出一个子进程来处理新任务，
# 常见的Apache服务器就是由父进程监听端口，每当有新的http请求时，就fork出子进程来处理新的http请求。

# multiprocessing
# 由于Python是跨平台的，自然也应该提供一个跨平台的多进程支持。multiprocessing模块就是跨平台版本的多进程模块
# multiprocessing模块提供了一个Process类来代表一个进程对象，下面的例子演示了启动一个子进程并等待其结束
# from multiprocessing import Process
# import os
#
# def run_proc(name):
#     print('Run child process %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
#
# if __name__=='__main__':
#     print('Parent process %s.' % os.getpid())
#     p = Process(target=run_proc, args=('test',))
#     print('Child process will start.')
#     p.start()
#     p.join()
#     print('Child process end.')
#   result:
# Parent process 928.
# Child process will start.
# Run child process test (929)...
# Process end.

# 创建子进程时，只需要传入一个执行函数和函数的参数，创建一个Process实例，用start()方法启动，
# 这样创建进程比fork()还要简单。
# join()方法可以等待子进程结束后再继续往下运行，通常用于进程间的同步

# Pool
# 如果要启动大量的子进程，可以用进程池的方式批量创建子进程
# from multiprocessing import Pool
# import os, time, random
#
# def long_time_task(name):
#     print('Run task %s (%s)...' % (name, os.getpid()))
#     start = time.time()
#     time.sleep(random.random() * 3)
#     end = time.time()
#     print('Task %s runs %0.2f seconds.' % (name, (end - start)))
#
# if __name__=='__main__':
#     print('Parent process %s.' % os.getpid())
#     p = Pool(4)
#     for i in range(5):
#         p.apply_async(long_time_task, args=(i,))
#     print('Waiting for all subprocesses done...')
#     p.close()
#     p.join()
#     print('All subprocesses done.')
# result:
# Parent process 669.
# Waiting for all subprocesses done...
# Run task 0 (671)...
# Run task 1 (672)...
# Run task 2 (673)...
# Run task 3 (674)...
# Task 2 runs 0.14 seconds.
# Run task 4 (673)...
# Task 1 runs 0.27 seconds.
# Task 3 runs 0.86 seconds.
# Task 0 runs 1.41 seconds.
# Task 4 runs 1.91 seconds.
# All subprocesses done.
# 对Pool对象调用join()方法会等待所有子进程执行完毕，调用join()之前必须先调用close()，
# 调用close()之后就不能继续添加新的Process了。
# 请注意输出的结果，task 0，1，2，3是立刻执行的，
# 而task 4要等待前面某个task完成后才执行，这是因为Pool的默认大小在我的电脑上是4，
# 因此，最多同时执行4个进程。这是Pool有意设计的限制，并不是操作系统的限制。如果改成
# p = Pool(5)
# 就可以同时跑5个进程。
# 由于Pool的默认大小是CPU的核数，如果你不幸拥有8核CPU，你要提交至少9个子进程才能看到上面的等待效果。

# 子进程
# 很多时候，子进程并不是自身，而是一个外部进程。我们创建了子进程后，还需要控制子进程的输入和输出。
# subprocess模块可以让我们非常方便地启动一个子进程，然后控制其输入和输出
# 下面的例子演示了如何在Python代码中运行命令nslookup www.python.org，这和命令行直接运行的效果是一样的
import subprocess

print('$ nslookup www.python.org')
r = subprocess.call(['nslookup', 'www.python.org'])
print('Exit code:', r)
# 如果子进程还需要输入，则可以通过communicate()方法输入
import subprocess

print('$ nslookup')
p = subprocess.Popen(['nslookup'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
output, err = p.communicate(b'set q=mx\npython.org\nexit\n')
print(output.decode('GBK'))
print('Exit code:', p.returncode)

# 进程间通信
# Process之间肯定是需要通信的，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。
# Python的multiprocessing模块包装了底层的机制，提供了Queue、Pipes等多种方式来交换数据。
# 我们以Queue为例，在父进程中创建两个子进程，一个往Queue里写数据，一个从Queue里读数据
# from multiprocessing import Process, Queue
# import os, time, random
#
# # 写数据进程执行的代码:
# def write(q):
#     print('Process to write: %s' % os.getpid())
#     for value in ['A', 'B', 'C']:
#         print('Put %s to queue...' % value)
#         q.put(value)
#         time.sleep(random.random())
#
# # 读数据进程执行的代码:
# def read(q):
#     print('Process to read: %s' % os.getpid())
#     while True:
#         value = q.get(True)
#         print('Get %s from queue.' % value)
#
# if __name__=='__main__':
#     # 父进程创建Queue，并传给各个子进程：
#     q = Queue()
#     pw = Process(target=write, args=(q,))
#     pr = Process(target=read, args=(q,))
#     # 启动子进程pw，写入:
#     pw.start()
#     # 启动子进程pr，读取:
#     pr.start()
#     # 等待pw结束:
#     pw.join()
#     # pr进程里是死循环，无法等待其结束，只能强行终止:
#     pr.terminate()

# result:
# Process to write: 50563
# Put A to queue...
# Process to read: 50564
# Get A from queue.
# Put B to queue...
# Get B from queue.
# Put C to queue...
# Get C from queue.
# 在Unix/Linux下，multiprocessing模块封装了fork()调用，使我们不需要关注fork()的细节。
# 由于Windows没有fork调用，因此，multiprocessing需要“模拟”出fork的效果，
# 父进程所有Python对象都必须通过pickle序列化再传到子进程去，
# 所以，如果multiprocessing在Windows下调用失败了，要先考虑是不是pickle失败了

# 小结
# 在Unix/Linux下，可以使用fork()调用实现多进程。
# 要实现跨平台的多进程，可以使用multiprocessing模块。
# 进程间通信是通过Queue、Pipes等实现的。




















if __name__ == "__main__":
    run_code = 0
